Ziel der Arbeit war es, ein leicht zu erfassendes Hilfsmerkmal für die Beschreibung der energetischen Situation der hochleistenden Milchkuh zu finden und den genetischen Zusammenhang zwischen Energiebilanz- und Gesundheitsmerkmalen zu analysieren. Dazu wurden Daten von Holstein Friesian Kühen herangezogen. In einem ersten Schritt wurde eine Modellevaluierung für die Merkmale Energiebilanz und Fett:Eiweiß-Verhältnis der Milch durchgeführt, um anschließend zu überprüfen, ob das Fett:Eiweiß-Verhältnis als Hilfsmerkmal zur Verbesserung der energetischen Situation herangezogen werden könnte. Mithilfe von Random-Regression-Modellen wurden genetische Korrelationen zwischen der Energiebilanz und dem Fett:Eiweiß-Verhältnis geschätzt. Als Grundlage dienten Daten von 682 Färsen mit Beobachtungen zwischen dem 11. und 180. Laktationstag. Im Vergleich zu alternativen Energiebilanz-Indikatoren wie dem Fett- oder Eiweißgehalt, der Futteraufnahme und der Körperkondition kristallisierte sich das Fett:Eiweiß-Verhältnis als bestes Hilfsmerkmal während der kritischen Anfangsphase der Laktation heraus. Anschließend wurden genetische Parameter für Energiebilanz, Fett:Eiweiß-Verhältnis, Körperkondition und Krankheitsmerkmale geschätzt. Hierfür wurden Daten von 1.693 Färsen herangezogen. Die Analyse erfolgte mit Fixed-Regression- und Schwellenwert-Modellen. Die genetischen Korrelationen waren mit hohen Standardfehlern behaftet. Dennoch deuten die Ergebnisse darauf hin, dass durch eine züchterische Berücksichtigung von Energiebilanzmerkmalen eine Verbesserung des Gesundheitsstatus erzielt werden könnte.
The aim of this study was to find a suitable, broadly applicable indicator trait for energy balance and to analyse the genetic relationship between several energy balance and health traits in Holstein Friesian cows using data recorded on the dairy research farm Karkendamm. First of all, we focused on energy balance and fat protein ratio of milk as a possible indicator of the energy status. The fit of different fixed and random regression models describing these traits was tested. Random regression models using the Ali-Schaeffer function to model the average and cow-specific lactation curve fitted generally best and were therefore chosen to investigate the genetic relationship between energy balance and fat protein ratio on data from 682 primiparous cows recorded within the first 180 days in milk. Furthermore, fat protein ratio was compared to alternative energy balance indicator traits like single milk components, feed intake, and body condition score. Fat protein ratio turned out to be the most appropriate energy balance indicator during the critical early stage of lactation. Finally, genetic correlations among energy balance, fat protein ratio, body condition score and diseases were estimated applying fixed regression and threshold models on data from 1,693 primiparous cows. The genetic correlations were associated with large standard errors and it should be envisaged to re-evaluate the genetic parameters between energy balance and health traits on a more comprehensive dataset. Nevertheless, the results suggest that energy balance traits should be included into future breeding programs aiming to improve milk production without compromising robustness.
